近年来，随着工农业的迅速发展，世界能源消耗速度急剧增加。因此，新能源和节能技术的开发已经成为世界各国科技工作者的当务之急。而机车制动能量回收系统是目前国内外节能技术方面研究的热点之一。 超级电容作为一种新型电荷储能元件，具有大容量、大电流快速充放电、寿命长和无污染等特性。这些独特的优点使其在储能和能量回收方面有着广阔的应用前景。但是由于超级电容单体电压的差异，如不对其进行实时检测，在使用过程中将对整个组件的性能造成极大的影响。另外对超级电容内部特性的不了解也会对其使用造成障碍。 对超级电容电压检测方案的研究和对超级电容时域模型的研究，将为超级电容的电压均衡方案和超级电容的电参数分析提供支持，从而为整个能量回收系统的控制策略提供理论依据。因此以上两方面的研究将是整篇论文的核心内容。 本文采用模块化的设计理念，提出了一种兼顾均压的新型电压检测方案。在软件设计方面，对电压检测系统的软件架构进行分析，利用LabVIEW和ZLGCAN驱动函数包设计了友好的上位机软件监控界面。本文利用误差理论相关知识，对超级电容电压检测电路的误差精度进行了详细分析。 本文对两种超级电容时域模型进行建模和参数推导，并通过试验验证了所建模型的正确性。
上传时间： 2013-05-16
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本书共6章。第1章介绍了检修中必须掌握的20种方法和十多种通用、专用仪器；第2章讲述了12大类数十种常用电子元器件的识别、检测、修配、更换方法；第3章详细讲解了4大类数十种常用单元电路的检修方法、步骤和经验；第4章列举了10大类数十种整机、系统电路方框图，为检修这些电路提供了逻辑推理的框架；第5章剖析了音频和视频设备的10大类故障的机理，重点讲解了检修这些故障的推理思路和具体的步骤、方法、技巧和经验；第6章讲述了电路和机构的调整技术及方法，并给出了众多电路的关键测试点，为电路故障检修提供了极大的方便。 本书适合零起点的无线电爱好者、电子技术产业工人、厂矿企业电工和各类家电培训班学员阅读。
上传时间： 2013-07-10
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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基于手姿态的人机交互是以实现自然的人机交互为研究目标，可提高计算机的可操作性，同时使计算机能够完成更加复杂的任务。而基于ARM的嵌入式系统具有功耗低、体积小、集成度高等特点，嵌入式与具体应用有机地结合在一起，具有较长的生命周期，能够根据特定的需求对软硬件进行合理剪裁。结合嵌入式技术的手姿态跟踪设备能够实时的检测出人机交互系统中人手的位置与角度等数据，并将这些数据及时反馈给计算机虚拟系统来进行人机交互，提高跟踪设备的可靠性和空间跟踪精度。 通过对嵌入式开发过程以及对控制系统构成的分析，确定了手姿态信号输入方案及系统的软硬件总体设计方案。通过对目前流行的众多嵌入式处理器的研究、分析、比较选择了S3C2440处理器作为系统开发硬件核心，详细介绍了S3C2440的相关模块的设计，包括存储单元模块、通信接口模块、JATG接口电路。同时设计了系统的外围电路像系统时钟电路、电源电路、系统复位电路。 选择更适合于ARM开发的Linux系统作为软件开发平台。实现了Linux系统向开发板的移植、Bootloader的启动与编译、设备驱动程序的开发；根据手姿态信号输入方案系统采用分模块、分层次的方法设计了系统的应用程序——串口通信程序及手姿态识别子程序。通过分析常用的手姿态识别算法，系统采用基于神经网络的动态时间规整与模板匹配相结合的动态手姿态识别算法。并依据相应的软硬件测试方法对系统进行了分模块调试及系统的集成。
上传时间： 2013-07-11
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随着数字化和网络化的发展，传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制，很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟，基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用，目前，从实用的角度看，指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便，这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性的特点。传统的门禁控制器常采用单片机开发，利用串行通信接口向远程上位机传送数据，多个门禁控制器一般组成RS485网络，通信线路专用且不易于实现网络控制和远程控制，而基于TCP/IP网络通信的门禁系统通过局域网传递数据，很容易实现远程控制和分布式管理。 文中设计了基于指纹识别和以太网的智能网络型门禁控制器。在ARM9和Linux操作系统上采用FPS200指纹传感器采集指纹图像和USB摄像头采集视频图像，以及采用以太网控制器芯片AX88796，实现了基于TCP/IP协议的网络门禁系统。 论文首先分析了门禁系统的研究背景、意义及国内外的发展现状，然后介绍了指纹识别网络门禁系统的总体结构，阐述了系统各个重要功能模块的硬件资源。根据系统的硬件资源搭建了嵌入式Linux的软件平台，移植了相关模块的驱动程序。论文研究了指纹识别算法，包括指纹图像预处理和指纹图像的特征提取和匹配，重点分析了指纹图像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的结合设置一个合适的局部阈值对指纹进行分割。然后，阐述了门禁控制系统软件的总体设计，并重点介绍Video4Linux采集图像、指纹图像采集、GoAhead Web Server的应用以及系统运用TCP/IP实现系统门禁控制器和上位机PC之间的网络通信。 系统测试部分介绍了测试环境、测试方法以及测试内容。测试结果表明，本课题设计的指纹识别网络型门禁系统在稳定性、可靠性以及实时性方面达到了较好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的总结与展望，指出了指纹识别网络型门禁系统未来的研究方向。
上传时间： 2013-07-23
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电力变压器是电力系统的重要设备之一，其安全运行对于保障电力系统的安全可靠运行意义重大。对变压器绕组进行状态检测和故障诊断，及时发现变压器的事故隐患，避免事故的发生，对提高变压器运行的安全可靠性，具有十分重要的意义。 本文分变压器绕组变形检测基础、嵌入式系统设计基础、硬件设计和软件设计四个部分。前两个部分主要介绍基础的背景知识:首先简要介绍了变压器绕组变形的几种测试方法与比较，重点介绍了频响法的诊断原理与模型；然后介绍了嵌入式系统的概念与组成，特别是Linux在ARM上的相关移植。后面的两个部分则在前面的理论基础上分别从硬件和软件介绍了如何实现基于嵌入式系统的变压器绕组变形测试仪:在硬件部分中，利用S3C2410A自带的USB控制器、LCD控制器、SD卡控制器，简化了系统设计，并针对系统需要设计了扫频信号发生器、数据高速采集与缓存等模块；在软件部分中，介绍了ARM基于Linux操作系统的I/O口、USB、LCD驱动的编写，以及相关应用程序的编写包括数据采集部分程序、LCD、串口通讯程序等，同时本文充分考虑了通讯环节可能引起的延迟问题以及提高系统资源利用效率等因素，提出了将系统设计成多进程的思路，并实现之。
上传时间： 2013-04-24
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自“9.11”后，随着人们对安防需求的升级，门禁控制系统得到日益广泛的应用，不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术，利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份，取代或加强传统的身份识别方法。 论文采用掌形识别为控制方案，基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU，设计和调试了系统的硬件平台。 论文研究了掌形识别算法，进行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征，提出了一种基于骨架特征的手形识别算法，很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。 然后研究了掌形中的掌纹特征，通过系列图像处理，分离出手掌的三条主线，提取主线端点，并在主线上等间隔采样，利用端点和采样点进行匹配，拥有很高的识别率。 最后结合手形与掌纹特征，实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类，利用掌纹特征进行匹配，算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。 论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统，设计PCB图并制板，最后调试了系统的底层电路。 论文的研究设计工作，通过提高掌形识别算法的识别率，达到了提高门禁系统安全性的目的；ARM平台的设计与调试，在工程实际中有参考价值。
上传时间： 2013-04-24
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随着现代控制技术的飞速发展和传统工业改造的逐步实现，能够独立工作的温度检测和显示系统已经应用于诸多领域。传统的温度监测系统可靠性和实时性相对较差，温度测量的精度和准确度较低，而且大多采用有线方式对整个系统进行控制，这不利于应用的扩展。近年来，嵌入式系统和无线通信技术(特别是短消息业务)受到远程监测领域研究者的密切关注，成为一个研究热点。本文提出了一种将带有I2C总线的ARM嵌入式微处理器和短消息业务(SMS)用于温度检测系统中的方法，实现了温度的多点监测。本文的主要研究内容如下： (1)多点温度监测系统硬件设计。采用以ARM微处理器LPC2290芯片为核心的嵌入式工控板，通过对Benq无线通信模块M22的控制，接收并识别监测中心发过来的短消息内容，实现了多点温度的采集及显示；采用八个带有I2C总线接口的数字温度传感器LM75，组成八点温度采集电路：利用带有I2C总线接口的LED驱动器件ZLG7290及共阴式数码管为温度显示电路，保证了温度测量的精度和准确度。 (2)多点温度监测系统软件设计。根据整个监测系统的特点，提出了软件设计的总体思路，并以ADS1.2为集成开发环境，将μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统的相关代码移植到LPC2290中；采用分层体系思想，使用标准C语言编写程序，结合嵌入式操作系统的任务管理、信号量等机制，并调用相关的应用程序接口函数(API函数)，设计了包括温度采集、温度显示、短消息接收与发送等多个子程序。 (3)监测中心软件设计。为了增强系统控制和数据管理功能，使用Visual C++6.0及ADO数据库技术编写了监测中心软件人机交互界面，通过串口使另一M22无线通信模块同监测中心上位机的通信，实现了在PC机上发送短消息指令对下位机进行远程控制，并将接收到的数据存储在Access数据库中以便分析处理。 嵌入式技术和短消息业务在一定程度上提高了多点温度监测系统的测量精度、可靠性、稳定性和实时性，对改进远程监测系统的控制方式和数据传输方式有一定的意义，也为对嵌入式应用项目的开发奠定了基础。
上传时间： 2013-07-08
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生物识别技术代表了未来身份验证技术的发展方向，而指纹识别技术又是最可靠、最有效的生物识别技术之一。目前，指纹识别技术是优于其它生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为人的指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认，特别是现有的指纹识别算法已达到识别迅速、准确可靠的水平，是完全可以商业化的生物识别技术。 传统的指纹识别系统多是基于PC平台，这种系统将指纹图像处理和指纹匹配甚至指纹采集控制都放在PC平台上，在获得了较高速度和开发效率的同时，缺点也是显而易见的，其体积庞大，成本较高。而已有的嵌入式指纹识别系统多是基于单片机和DSP的，不是在运算速度上受到硬件限制，就是在系统的扩展性、可维护性及用户交互上有诸多不足。 近年来指纹识别应用的普及对自动指纹识别系统的便携性和易用性提出了更高的要求，指纹识别技术正向着小型化和嵌入式的方向发展。在微电子领域，以ARM、DSP、FPGA为代表的嵌入式微处理器的性能飞速提高，为构建嵌入式系统提供了硬件保证。 ARM是当前最为流行的32位RISC处理器架构，目前ARM占RISC处理器市场的七成左右。三星公司的S3C2410是基于ARM920T内核的通用32位微处理器，它具有高性能和低功耗的特性，被设计用于手持设备和通用嵌入式系统。 嵌入式系统对操作系统和其上运行的软件有特别的要求。针对本课题所采用的ARM硬件平台，详细介绍了嵌入式操作系统Arm-Linux的移植。分别说明了交叉编译工具链的安装、引导装载器的移植和Linux内核的裁减和交叉编译过程。为了运行应用程序，还介绍了文件系统的构建。 指纹识别系统需要指纹采集设备。FPS200是Veridicom公司推出的第三代半导体指纹传感器，是一款专为嵌入式系统设计的高性能、低成本、低功耗的电容式固态指纹传感器。本文详细阐述了基于FPS200的USB接口指纹采集卡的设计与实现。 指纹图像处理与匹配是整个系统的重要环节，论文介绍了图像处理与匹配的一般概念，并提出了新的指纹匹配方法。指纹匹配是自动指纹识别中的一个难点。现有的指纹匹配方法大致可以归结为图形匹配和人工神经网络匹配两大类，本文提出的基于线段的特征点匹配算法属于图形匹配。 嵌入式系统需要完善的软件支持。随着嵌入式技术的飞速发展，用户交互界面也由传统的字符界面向图形界面转变，图形用户界面系统得到了长足的发展。MiniGUI 是一个非常适合于工业控制实时系统以及嵌入式系统的可定制的、小巧的图形用户界面支持系统。本文介绍了基于MiniGUI的可视化指纹识别软件设计。 综上所述，本文针对特定硬件条件，构建了定制的嵌入式操作系统；设计了支持USB数据传输的指纹采集卡；指纹图像的滤波、提取特征和指纹特征匹配均针对嵌入式系统的实际情况进行了优化；利用MiniGUI图形支持库完成了界面美观友好的可视化指纹识别程序。系统具有安全可靠、易于扩展、性价比高等优点。
上传时间： 2013-08-02
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心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一，心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图准确的自动分析与诊断对于心血管疾病的诊断起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的研究课题。QRS复合波的检测是心电自动分析的关键环节，检出的位置精度关系到后续处理和分析的正确性和准确性。 本文在总结前人工作的基础上，对基于小波变换的QRS复合波检测算法做了深入研究;并针对小波变换算法与心电检测算法的结构提出了一种硬件实现方法。本文的主要内容包括基于小波变换的心电信号检测算法设计和该算法在FPGA系统上的实现两个部分。 对国内外近年内发展起来的各种心电检测方法进行了总结，并综合考虑检出率和硬件实现的实时性等问题，采用小波变换方法对QRS复合波进行检测。根据QRs复合波经小波变换后，心电特征波在某些尺度上对应有相对明显的模极值对，通过在对应尺度上判断模极值对，进而检测出对应的特征波。 设计了基于小波变换的心电信号检测算法的FPGA实现系统。系统主要包含三个模块：心电信号预处理模块、小波分解模块和检测模块。心电信号预处理模块对输入的心电信号进行滤波预处理，以消除工频干扰和基线漂移。小波分解模块采用流水线设计，即把各层小波分解分成各个模块独立实现，以提高运算效率。检测模块的功能是利用小波分解模块的输出结果在各尺度上寻找模极值对，并根据检测策略检测QRS复合波。 本文采用Veillog语言对设计进行了仿真验证，并通过MIT-BIH心律失常标准数据库对本文的设计实现进行性能评估，获得了较好的检出率。同时，综合结果也表明系统时钟能够工作在较高的频率，足以满足高速实时对心电信号的处理与检测。
上传时间： 2013-04-24
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